JP2018153269A - 血圧測定装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体情報に基づいて生体の特徴を判定することができる、
【解決手段】血圧測定装置であって、心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得る血圧測定部と、時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出する検出部と、サージごとに１以上の特徴量を抽出する抽出部と、特徴量に基づいてサージを分類する分類部と、を備える。
【選択図】図１

Description

この発明は、血圧値を連続測定する血圧測定装置、方法及びプログラムに関する。

生体情報を活用して早期に生体の異変を察知して治療に役立てることは、センサ技術の発展に伴い、高性能なセンサが容易に利用できる環境になり医療における重要性も次第に増してきている。
手首の橈骨動脈等の動脈が通る生体部位に圧力センサを直接接触させた状態で、この圧力センサにより検出される情報を用いて脈拍や血圧等の生体情報を測定することのできるトノメトリ方式による血圧測定装置が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１７−００６６７２号公報

しかし、特許文献１に記載の血圧測定装置は、生体の血圧情報を取得できるにすぎず、血圧情報の異変を察知することはできない。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、血圧情報から、急激な血圧変動である血圧サージ（以下「サージ」という）に関する特徴量を抽出可能な血圧測定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するためにこの発明の第１の態様は、血圧測定装置であって、心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得る血圧測定部と、前記時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出する検出部と、前記サージごとに１以上の特徴量を抽出する抽出部と、前記特徴量に基づいてサージを分類する分類部と、を備えるものである。

この発明の第２の態様は、前記分類部は、前記特徴量の数以下で１以上を次元数とし、次元に対応する特徴量を軸とする前記次元数の空間に前記サージをマッピングするものである。

この発明の第３の態様は、前記抽出部は、前記サージが開始してから前記サージがピークになるまでの上昇時間と、前記サージがピークになってから前記サージが終了するまでの下降時間と、前記上昇時間において血圧が変動した量と、を前記特徴量として抽出する。

この発明の第４の態様は、前記検出部は、前記時系列データのうちの収縮期血圧の極大値をピーク点とし、前記ピーク点の直前の極小値を開始点とし、前記ピーク点の直後の極小値になる以前の点であり前記直後の極小値との差がある値以下になった点を終了点とする場合に、前記ピーク点での血圧値と前記開始点での血圧値の差が閾値より大きく、かつ、前記ピーク点と前回開始点との時間差がある第１期間より大きく、かつ、前記ピーク点と前記終了点との時間差がある第２期間よりも大きい場合に、前記開始点から前記ピーク点を挟み前記終了点までの区間がサージ区間であると検出するものである。

この発明の第５の態様は、前記分類部が分類したサージを、特徴量を軸にして可視化する可視化部をさらに備えるものである。

この発明の第６の態様は、前記特徴量の統計量を算出する算出部をさらに備えるものである。

この発明の第７の態様は、前記分類部が分類したサージを、前記特徴量の統計量を軸にして可視化する可視化部をさらに備えるものである。

この発明の第８の態様は、前記統計量に対応して予め設定された危険性と関連付けられている、統計量とを比較される閾値に基づいて生体の危険度を判定する判定部をさらに備えるものである。

この発明の第９の態様は、前記サージを前記危険度に応じて可視化する可視化部をさらに備え、前記閾値に対応する危険水準を設定してサージが危険かどうか区別するものである。

この発明の第１０の態様は、投薬記録に基づいて、検出された前記サージが、投薬されている期間のものかを判定する判定部をさらに備えるものである。

この発明の第１１の態様は、投薬されている期間かどうかで分けて前記サージを可視化する可視化部をさらに備えるものである。

この発明の第１２の態様は、前記血圧測定部は、複数のユーザ分の時系列データを得て、前記可視化部は、ユーザごとに前記サージを可視化するものである。

この発明の第１３の態様は、前記サージの発生頻度を算出する頻度算出部と、サージの発生頻度と無呼吸低呼吸指数との予め取得した関係から、前記発生頻度に基づいて無呼吸低呼吸指数を算出する指数算出部と、をさらに備えるものである。

この発明の第１の態様によれば、血圧測定装置は、心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得て、時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出し、サージごとに１以上の特徴量を抽出し、特徴量に基づいてサージを分類することにより、血圧値を取得した生体のサージに関する特徴を得ることができる。この特徴に基づいて、この生体に患者が対応する場合には、患者への投薬や精密検査の必要性を判定することができる。

この発明の第２の態様によれば、分類部は、特徴量の数以下で１以上を次元数とし、次元に対応する特徴量を軸とする次元数の空間にサージをマッピングすることにより、そのサージの特徴が空間にマッピングされるので、その空間の領域によって異なる特徴が一目瞭然になり、サージの特徴を直ちに理解できるようになる。従って、サージを発生した生体の特徴も理解することができる。

この発明の第３の態様によれば、抽出部は、サージが開始してからサージがピークになるまでの上昇時間と、サージがピークになってからサージが終了するまでの下降時間と、前記上昇時間において血圧が変動した量と、を特徴量として抽出することにより、上昇時間と下降時間を軸とした２次元空間上にサージをマッピングすることができる。従って、上昇時間及び下降時間でサージを分類することができ、生体のこの２つの指標に基づいて生体の特徴を理解することができる。さらに、変動量によって呼吸器にかかった負荷の程度も推定することができ、変動量も含めて３次元空間状にサージをマッピングすることもできる。この結果、生体のこの３つの指標に基づいて生体の特徴を理解することができる。

この発明の第４の態様によれば、検出部は、時系列データのうちの収縮期血圧の極大値をピーク点とし、ピーク点の直前の極小値を開始点とし、ピーク点の直後の極小値になる以前の点でありこの直後の極小値との差がある値以下になった点を終了点とする場合に、ピーク点での血圧値と開始点での血圧値の差が閾値より大きく、かつ、ピーク点と開始点との時間差がある第１期間より大きく、かつ、ピーク点と終了点との時間差がある第２期間よりも大きい場合に、開始点からピーク点を挟み終了点までの区間がサージ区間であると検出することにより、血圧値のどういう時系列データをサージとするかが明確になり、血圧測定装置がサージを明確に分類することができる。

この発明の第５の態様によれば、分類部が分類したサージを、特徴量を軸にして可視化するので、医師または患者が特徴量に基づいて分類されたサージを見ることができる。従って、一見してサージに関連する患者の状態を把握することができる。

この発明の第６の態様によれば、特徴量の統計量を算出するので、ある期間の全体の傾向を把握しやすくなる。

この発明の第７の態様によれば、統計量で可視化するので、ある期間の全体の傾向を一見して把握しやすくなる。

この発明の第８の態様によれば、危険性と関連付けられている閾値と統計量とを比較して生体の危険度を判定することができるので、複数の患者について統計を取った場合に、それぞれの患者の危険度の目安が意見して分かりやすくなる。

この発明の第９の態様によれば、危険度に応じて可視化され、危険水準を設定してサージが危険かどうか区別するので、サージごとに危険性を把握することができる。また、複数のユーザの場合にはユーザごとに危険性を把握することができる。

この発明の第１０の態様によれば、検出されたサージが投薬された期間のものかどうか判定することができるので、サージの特徴量と投薬の有無とをリンクして考えることが可能になる。サージの特徴量により患者の状態が変化した場合には、投薬の有効性を判定することが可能になる。

この発明の第１１の態様によれば、投薬されている期間かどうかで分けて前記サージを可視化するので、投薬期間かどうかでサージが変化するかどうかが判明する。従って投薬がサージに効果があるかどうか一見して判別することができる。

この発明の第１２の態様によれば、ユーザごとにサージを可視化するので、ユーザごとにサージの特徴を把握することができる。

この発明の第１３の態様によれば、血圧サージの発生頻度を算出し、血圧サージの発生頻度と無呼吸低呼吸指数との予め取得した関係から、発生頻度に基づいて無呼吸低呼吸指数を算出することにより、血圧サージを参照することによって無呼吸低呼吸指数を算出することができる。従って、血圧サージを分析することで、無呼吸低呼吸指数を算出することができるので、以前よりも容易にこの指数を得ることができる。

すなわちこの発明の各態様によれば、生体情報に基づいて生体の特徴を判定することができる血圧測定装置、方法及びプログラムを提供することができる。

第１の実施形態に係る血圧測定装置を示すブロック図。 図１の血圧測定装置に含まれる血圧測定部を示すブロック図。 図１の血圧測定装置を手首に装着した一例を示す図。 図３の血圧測定装置が装着された手首の断面図。 図２乃至図４のセンサの配置の一例を示す図。 サージの特徴量を示す図。 一心拍ごとの圧脈波の圧力の時間変化とそのうちの１つの脈波を示す図。 サージの発生が認められる連続した血圧値の時系列データを示す図。 図８のサージからある特徴量についての２次元マップを示す図。 図１の血圧測定装置の動作を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る血圧測定装置のブロック図。 図１１のサージ検出結果ＤＢに記憶されているデータを示す図。 図１１のサージ統計量ＤＢに記憶されているデータを示す図。 図１１の危険閾値ＤＢに記憶されているデータを示す図。 図１１の投薬記録ＤＢに記憶されているデータを示す図。 図１１の第１例での動作を示すフローチャート。 第１例での可視化部が１つの特徴量を１軸にした場合の表示の一例を示す図。 第１例での可視化部が２つの特徴量を２軸にした場合の表示の一例を示す図。 図１１の第２例での動作を示すフローチャート。 第２例での可視化部が２つの特徴量を２軸にした場合の表示の一例を示す図。 図１１の第３例での動作を示すフローチャート。 第３例での可視化部が２つの特徴量を２軸にした場合の表示の一例を示す図。 図１１の第４例での動作を示すフローチャート。 第４例での可視化部が２つの特徴量を２軸にした場合の表示の一例を示す図。 第３の実施形態に係る血圧測定装置を示すブロック図。 図２５のＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢの内容の一部を図示した図。 図２５の血圧測定装置の動作を示すフローチャート。 実施形態に係る血圧測定装置の実装の一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態の血圧測定装置、方法及びプログラムを説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。

（第１の実施形態）
本実施形態に係る血圧測定装置１００について図１乃至図５を参照して説明する。図１は、血圧測定装置１００の機能ブロック図であり、時間的に連続して測定する血圧測定部１０１と、サージ区間検出部１０２と、サージ特徴量抽出部１０３と、特徴量分類部１０４と、記憶部１０５と、表示部１０６と、を示している。図２は、血圧測定部１０１の機能ブロック図であり、トノメトリ方式を採用して血圧を時間的に連続して一心拍ごとに測定することができるものである。図３は、血圧測定装置１００が装着されるイメージ図であり、手のひらを横（手を広げた場合の指が並ぶ方向）から見た概略透視図である。図３は、圧力センサが橈骨動脈に交差して二列に配置されている一例を示している。図３は、血圧測定装置１００が腕の手のひら側に載せられている状態を示しているが、実際の使用状態では血圧測定装置１００は腕に巻き付けて固定している。

図４は、血圧測定装置１００が手首に装着されている状態でセンサ部２０１の位置での血圧測定装置１００と手首Ｗの断面図である。図４では橈骨動脈ＲＡが血圧測定装置１００に押圧されていてその上部が扁平化されていることも示している。図５は、血圧測定装置１００の生体に接触する側から見た図であり、この接触する面にセンサ部２０１が２列に平行に配置されている。センサ部２０１は、血圧測定装置１００が手首Ｗに装着された状態で橈骨動脈が延伸している方向Ａに交差する方向Ｂに１つのセンサが複数個並んでいる。

血圧測定装置１００は、図１に示すように、血圧測定部１０１、サージ区間検出部１０２、サージ特徴量抽出部１０３、特徴量分類部１０４、記憶部１０５、及び表示部１０６を含む。

血圧測定装置１００は例えば、環状になっていて、手首等にブレスレットのように巻き付き、生体情報から血圧を測定する。血圧測定装置１００は、図２及び図３に示すように、センサ部２０１（例えば、圧力センサ）が橈骨動脈上に位置するように血圧測定装置１００が配置される。また、血圧測定装置１００は心臓の高さに合わせて配置することが好ましい。

血圧測定部１０１は例えば、心拍に連動して変化する血圧値の波形の時系列データを得るためのものであり、トノメトリ法によって時間的に連続した一心拍ごとの圧脈波の圧力を測定する。トノメトリ法は血管を圧力センサ（例えば、圧脈波センサ）で圧扁することにより圧脈波を計測し血圧を決定する手法である。血管の厚さが一様な円管と見なすと、血管内の血液の流れ、拍動の有無に関係なく血管壁を考慮してラプラスの法則に従い、血管の内圧（血圧）と血管の外圧（圧脈波の圧力）との関係式を導くことができる。この関係式で押圧面において血管が圧扁されている条件下では、血管の外壁及び内壁の半径を近似することにより、圧脈波の圧力と血圧とが等しいと近似できる。従って以降は、圧脈波の圧力は血圧と同一値になるとする。この結果、血圧測定部１０１は装着される生体の血圧値を一心拍ごとに測定することになる。

サージ区間検出部１０２は、血圧測定部１０１から取得した連続した血圧値の時系列データからサージ区間を検出する。サージとは、前述のように急激な血圧変動のことをいう。ここでは典型的にサージになる条件を満たす区間をサージ区間として特定する。換言すればサージとなる条件を厳密に定義することはここではしない。しかし、ここで記述するサージになる条件を単に他の条件に置き換えるだけで、本実施形態の血圧測定装置１００はサージとなるどんな条件にも適用可能である。

血圧値の時系列データの一部が典型的なサージとなる条件は、例えば以下のものが考えられる。以下の条件は収縮期血圧（ＳＢＰ：systolic blood pressure）の値の変化で表現する。しかしながら、収縮期血圧、拡張期血圧、平均血圧、及び脈圧の内の少なくとも１つの値の変化で条件を表現してもよい。なお、実際のＳＢＰの値は連続した値にはなってもスムーズな曲線にはならないので、以降の処理で扱いやすいように血圧値の時系列データにスムージング処理を施し、例えば連続して滑らかな微分可能な曲線に加工する。ここでは、血圧値の時系列データを表した曲線は滑らかで微分可能にスムージング処理されたものとする。以下、図６を参照して説明する。

以上のスムージング処理を済ませた後、図６に示すように、ＳＢＰの時系列データで極大値をもつピーク点Ｐ_１Ｂを選択する。通常このピーク点Ｐ_１Ｂは複数発見される。次に、このピーク点Ｐ_１Ｂよりも時間的に前に極小値をもつ極小点Ｐ_２Ｂを探し、極小点Ｐ_２Ｂが見つかった場合には、次の条件に進む。Ｐ_１Ｂの血圧値とＰ_２Ｂの血圧値との差分Ｐ１がある閾値（例えば、２０ｍｍＨｇ）よりも大きいかを判定する。小さい場合にはサージではないと判定する。次に、ピーク点Ｐ_１Ｂと極小点Ｐ_２Ｂとの時間差Ｎ１がある期間（例えば、５心拍分の時間）よりも大きいかを判定し、大きい場合にはＰ_２Ｂがサージの開始点であると判定する。次にピーク点Ｐ_１Ｂよりも未来の時刻で微分値がある値（例えば、−０．２ｍｍＨｇ／秒）よりも大きくなる点Ｐ_３Ｂを求める。次に、点Ｐ_１Ｂと点Ｐ_３Ｂとの時間差Ｎ２がある期間（例えば、７心拍分の時間）よりも大きいかを判定し、大きい場合には点Ｐ_３Ｂがサージの終了点であると判定する。ここで大きい場合には、これら点Ｐ_１Ｂ、点Ｐ_２Ｂ、点Ｐ_３Ｂでサージを形成すると判定する。この場合に、サージ区間検出部１０２は、点Ｐ_２Ｂから点Ｐ_３Ｂまでをサージ区間と見なす。

サージ特徴量抽出部１０３は、検出されたサージの特徴量を抽出する。サージの特徴量としては図６に示す点Ｐ_１Ｂ、Ｐ_２Ｂ、及びＰ_３Ｂの血圧値と時刻に関連する量が該当する。図６に示した量では例えば、Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、及びＮ２がある。Ｐ１は、サージのピーク点Ｐ_１Ｂでの血圧値とサージの開始点Ｐ_２Ｂでの血圧値との差である。Ｐ２は、サージのピーク点Ｐ_１Ｂでの血圧値と、サージの終了点Ｐ_３Ｂでの血圧値との差である（血圧変動量と称する）。Ｎ１は、サージのピーク点Ｐ_１Ｂでの時刻とサージの開始点Ｐ_２Ｂでの時刻との差であり、上昇時間と称す。Ｎ２は、サージのピーク点Ｐ_１Ｂでの時刻とサージの終了点Ｐ_３Ｂでの時刻との差であり、下降時間と称す。
本実施形態では、サージ特徴量抽出部１０３は上昇時間と下降時間をサージごとに抽出する。すなわち、サージ特徴量抽出部１０３は、サージ区間検出部１０２で検出されたサージ区間ごとに上昇時間と下降時間とを抽出する。

特徴量分類部１０４は、サージ特徴量抽出部１０３で抽出された特徴量に基づいてサージを分類する。特徴量分類部１０４は例えば、上昇時間と下降時間とを軸とする２次元平面に各サージをマッピングし、２次元平面の領域を設定し、サージを分類する。特徴量分類部１０４が分類することについては後に図９を参照して説明する。特徴量分類部１０４は、一般化すると、特徴量の種類数以下で１以上を次元数とし、それぞれの次元に対応する特徴量を軸とする次元数の空間にサージをマッピングしてサージを分類する。

記憶部１０５は、特徴量分類部１０４が分類した分類結果を記憶する。記憶部１０５は例えば、生体ごとに分類結果を対応付けて記憶しておく。
表示部１０６は、記憶部１０５に記憶されている分類結果を表示する。表示部１０６は例えば、無線部を介して血圧測定装置１００とは異なる装置で分類結果を表示するようにしてもよい。

次に血圧測定部１０１について図２を参照して説明する。
血圧測定部１０１は、センサ部２０１、押圧部２０２、制御部２０３、記憶部２０４、操作部２０５、及び出力部２０６を含む。センサ部２０１は、圧脈波を時間的に連続して検出する。例えば、センサ部２０１は一心拍ごとに圧脈波を検出する。センサ部２０１は圧力を検出するセンサを含み、図３のように手のひら側に配置され、通常は図３のように腕の延伸方向に２列に平行して配置される。

複数のセンサを含むセンサアレイのそれぞれの列は、腕の延伸方向に交差（ほぼ直交）して複数（例えば、４６個）のセンサが配置されている。押圧部２０２は、ポンプ及び弁、圧力センサ、空気袋からなり、センサ部２０１のセンサ部分を空気袋がふくらむことによって手首に適切な圧力で押圧してセンサの感度を上げることができる。ポンプ及び弁によって空気袋に空気を入れ、圧力センサが空気袋内の圧力を検出し、制御部２０３が監視して制御することによって適切な圧力に調整する。制御部２０３は血圧測定部１０１の全体の制御を行い、センサ部２０１からは脈波の時系列データを受け取り、このデータを血圧値の時系列データに変換して記憶部２０４に記憶させる。

記憶部２０４は血圧値の時系列データを格納し、制御部２０３からのリクエストに応じて所望のデータを渡す。操作部２０５はユーザ等からの入力をキーボード、マウス、及びマイク等から受け付けたり、外部のサーバ等からの指示を有線または無線で受け付ける。出力部２０６は、制御部２０３を介して記憶部２０４に格納されている血圧値の時系列データを受け取り血圧測定部１０１の外部へ渡す。

血圧測定装置１００は、図３及び図４に示すように手首の手のひら側に配置され、血圧測定部１０１のセンサ部２０１が橈骨動脈ＲＡ上に位置するように配置される。図４の矢印で示すように押圧部２０２がセンサ部２０１を手首Ｗに押圧し橈骨動脈ＲＡが圧扁する。なお、図３及び図４には示していないが、血圧測定装置１００は環状になっていて、手首等にブレスレットのように巻き付き血圧を測定する。

次に、血圧測定装置１００のセンサ部２０１について図５を参照して説明する。図５は、センサ部２０１の手首Ｗと接触する側の面を示している。図５に示すように、センサ部２０１は、１以上の（この例では２つの）センサアレイを備え、センサアレイの各々は、方向Ｂに配列された複数のセンサを有する。方向Ｂは、血圧測定装置１００が被測定者に装着された状態において橈骨動脈の伸びる方向Ａと交差する方向である。例えば、方向Ａと方向Ｂは直交していてもよい。１つの列にセンサは例えば、４６個（４６チャンネルあると称す）配置されている。なお、ここではセンサはチャンネル番号が付与されている。また、センサの配置は図５に示す例に限定されない。

各センサは、圧力を測定して圧力データを生成する。センサとしては、圧力を電気信号に変換する素子を用いることができる。図７に示すような圧力波形が圧力データとして得られる。圧脈波の測定結果は、センサの中から適応的に選択された１つのセンサ（アクティブチャンネル）から出力された圧力データに基づいて生成される。一心拍分の圧脈波の波形における最大値はＳＢＰに対応し、一心拍分の圧脈波の波形における最小値は拡張期血圧（ＤＢＰ：diastolic blood pressure）に対応する。

血圧データは、圧脈波の測定結果と共に、センサそれぞれから出力される圧力データを含むことができる。なお、脈波の測定結果は、血圧測定部１０１において生成されずに、血圧測定装置１００内の情報処理部を含む制御部２０３によって圧力データに基づいて生成されてもよい。また、血圧測定装置１００は、圧脈波の測定結果から血圧値の時系列データを算出し、脈波の測定結果に代えて、血圧値の時系列データを出力してもよい。

次に血圧測定部１０１が測定した圧脈波から算出した血圧の時系列データについて図７を参照して説明する。図７は、一心拍ごとの圧脈波の圧力を測定した際に圧脈波の圧力から算出した血圧の時系列データを示している。また、図７にはそのうちの１つの圧脈波に基づく血圧の波形７００を示している。圧脈波に基づく血圧は、図７に示すような波形として一心拍ごとに検出され、それぞれの圧脈波に基づく血圧が連続して検出される。図７の波形７００が一心拍の圧脈波に基づく血圧波形であり、７０１の圧力値がＳＢＰに対応し７０２の圧力値がＤＢＰに対応する。図７の圧脈波に対応する血圧の時系列に示されるように通常、一心拍ごとに血圧波形のＳＢＰ７０３及びＤＢＰ７０４は変動している。

次に、血圧測定部１０１が検出した血圧値の時系列データにおいて、サージ区間検出部１０２が検出したサージ区間、サージ特徴量抽出部１０３が抽出した特徴量について図８を参照して説明する。
サージ区間検出部１０２がサージのピーク点を検出する。このピーク点は、時刻ｔ_２、ｔ_５、ｔ_８、ｔ_１１で発見されていて、図８では長方形の内部がピーク点を示す。そして、サージ区間検出部１０２がサージの開始点を検出する。このサージの開始点は、時刻ｔ_１、ｔ_４、ｔ_７、ｔ_１０で発見されている。さらにサージの終了点は、時刻ｔ_３、ｔ_６、ｔ_９、ｔ_１２で発見されている。また、８０１及び８０２は参考に示したものであり、それぞれＲＥＭ睡眠状態、覚醒反応を示し、他の検出装置で検出されたものである。なお、サージの開始点の発見方法は、例えば、ピーク点を見つけた後に、ピーク点よりも前の時刻で最小値となる点を探し、最小値の血圧値とピーク点での血圧値の差がある値以上の場合に、その最小値を有する点をサージの開始点とする方法がある。他のサージの開始点の発見方法は、ピーク点よりも前の時刻にあり、かつ、ピーク値よりも低くその差がある値になった点を開始点とする方法もある。一方、サージの終了点の発見方法は、例えば、サージの開始点を見つけた後に、ピーク点よりも後の時刻にあり、かつ、ピーク値よりも低くその差がある値になった点を終了点とする方法がある。

本実施形態では、サージ特徴量抽出部１０３がサージごとに上昇時間と下降時間とを取得し、特徴量分類部１０４がそれらの特徴量を分類する。図８の例では、サージごとの上昇時間と下降時間は、（上昇時間，下降時間）＝（｜ｔ_１−ｔ_２｜，｜ｔ_２−ｔ_３｜）、（｜ｔ_４−ｔ_５｜，｜ｔ_５−ｔ_６｜）、（｜ｔ_７−ｔ_８｜，｜ｔ_８−ｔ_９｜）、及び（｜ｔ_１０−ｔ_１１｜，｜ｔ_１１−ｔ_１２｜）となる（なお｜｜は絶対値の演算子である）。なお、特徴量として時間あたりのサージ発生頻度（ＳＩ：Surge Index）や、ＳＩから推定したＡＨＩを用いても良い。ＳＩやＡＨＩの推定については後述する。

次に、血圧測定部１０１が検出した血圧値の時系列データにおいて、サージ特徴量抽出部１０３が抽出した特徴量である上昇時間と下降時間とによって、特徴量分類部１０４が分類することについて図９を参照して説明する。
図９は、特徴量分類部１０４が上昇時間と下降時間とを２次元マッピングしたものである。図９に示されている各点はそれぞれ１つのサージに対応している。図９では特徴量分類部１０４が上昇時間及び下降時間がいずれもある閾値以上か以下で２通りに分けるので、２次元マップでは４つの領域に分類され特徴付けられる。

サージの上昇時間に対応する区間は自律神経系の調整力を表し、サージの下降時間に対応する区間は血圧調整力を表すと言われている。すなわち、上昇時間が長いほど自律神経調整力が強く、下降時間が短いほど血圧調整力が強いということを示す。それぞれの軸で閾値を設けこの指標に従うと、図９では、上昇時間及び下降時間が共に閾値以上である第１象限、上昇時間が閾値以下で下降時間が閾値以上である第２象限、上昇時間及び下降時間が共に閾値以下である第３象限、及び、上昇時間が閾値以上で下降時間が閾値以下である第４象限の４つに分類される。特徴量分類部１０４は、閾値を境界として、上昇時間の軸では自律神経調整力が弱いまたは強い、下降時間の軸では血圧調整力が強いまたは弱いと分類する。

第１象限は、自律神経調整力は強いが血圧調整力は弱いことを示し、第２象限は、自律神経調整力は弱くさらに血圧調整力も弱いことを示し、第３象限は、自律神経調整力は弱いが血圧調整力は強いことを示し、第４象限は、自律神経調整力は強くさらに血圧調整力も強いことを示す。図９の例では境界付近のものを除くと、第１象限に０イベント、第２象限に４イベント、第４象限に１イベントであり、境界付近は第２象限と第３象限の間に１イベントと第１象限と第４象限の間に１イベントある。

この生体は、第２象限のイベントが多いので、自律神経調整力も血圧調整力も弱い傾向にあることが図９の２次元マップから直ちに分かる。また、自律神経調整力で見ると、５つのイベントが弱い領域にあり２つのイベントが強い領域にある。また血圧調整力で見ると、境界領域を除くと、４つのイベントが弱い領域にあり１つのイベントが強い領域にある。また、発生割合を調べると、自律神経調整力が５／２で血圧調整力が４／１なので、血圧調整力が弱いことは自律神経調整力が弱いことよりも起こりやすいことが分かる。

次に血圧測定装置１００の動作の一例について図１０を参照して説明する。図１０は血圧測定装置１００の動作の典型的な一例を示すフローチャートである。
血圧測定部１０１が生体から血圧値の時系列データを取得し、サージ区間検出部１０２に渡す（ステップＳ１００１）。血圧測定部１０１はこの時系列データを記憶部１０５に渡し、記憶部１０５はこの血圧値の時系列データを順次記録してゆく。

ステップＳ１００２ではサージ区間検出部１０２が血圧値の時系列データからサージ区間を検出し、サージ区間の情報と共に時系列データをサージ特徴量抽出部１０３に渡す。

ステップＳ１００３ではサージ特徴量抽出部１０３がサージ区間から特定されるサージごとにサージの特徴量を抽出する。図９の例ではサージ区間での上昇時間と下降時間とを特徴量として抽出するが、サージから抽出することができる特徴量であれば、何でもよい。

ステップＳ１００４では特徴量分類部１０４が抽出された特徴量に基づいてサージを分類する。特徴量分類部１０４は特徴量の注目する種類に応じて多次元空間に特徴量に対応するサージをマッピングする。この場合、次元数は特徴量の種類以下で１以上に対応する。図９の例では、特徴量が上昇時間と下降時間の２種類であるので、２次元空間に２つの特徴量で特定されるサージに対応する点をマッピングすることになる。特徴量分類部１０４が多次元空間にマッピングしたデータは記憶部１０５に記憶される。

ステップＳ１００５では表示部１０６が記憶部１０５に記憶された多次元空間にマッピングしたデータを受け取り、表示する。例えば、図９が表示される。生体ごとに各調整能力を表す特徴量を図９のように多次元空間上にマッピングすれば、どちらの部分に問題があるかが一目瞭然で、例えば、医師の治療方針に役立てることができる。

以上の第１の実施形態の血圧測定装置によれば、血圧値の時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出し、サージごとに１以上の特徴量を抽出し、特徴量に基づいてサージを分類することにより、血圧値を取得した生体のサージに関する特徴を得ることができる。この特徴に基づいて生体の弱い点を簡易にスクリーニングすることができ、この生体に患者が対応する場合には、患者への投薬や精密検査の必要性を判定することができる。
また、特徴量を軸とする次元数の空間にサージをマッピングすることにより、そのサージの特徴が空間にマッピングされるので、その空間の領域によって異なる特徴が一目瞭然になり、サージの特徴を直ちに理解できるようになる。従って、サージを発生した生体の特徴も理解することができ、例えば、医師が治療方針に役立てることができる。

（第２の実施形態）
本実施形態の血圧測定装置について図１１を参照して説明する。図１１は第２の実施形態の血圧測定装置のブロック図である。第２の実施形態の血圧測定装置は、第１の実施形態の血圧測定装置からさらに、サージ統計量を算出していることが異なる。さらに、第２の実施形態の血圧測定装置では、投薬記録を考慮しそれによって可視化も変更する。
本実施形態の血圧測定装置１１００は、血圧測定部１０１、サージ検出部１１１０、可視化条件受付部１１０１、サージ検出結果データベース（ＤＢとも称す）１１０２、検出結果データ取得部１１０３、サージ統計量算出部１１０４、投薬記録ＤＢ１１０５、投薬前後判定部１１０６、サージ統計量ＤＢ１１０７、危険閾値ＤＢ１１０８、及び可視化部１１０９を含む。

サージ検出部１１１０は、サージ区間検出部１０２とサージ特徴量抽出部１０３とを合わせたものである。すなわち、サージ検出部１１１０は、血圧測定部１０１から取得した連続した血圧値の時系列データからサージ区間を検出する。そして、サージ検出部１１１０は、検出されたサージの特徴量を抽出する。サージの特徴量としては図６に示す点Ｐ_１Ｂ、Ｐ_２Ｂ、及びＰ_３Ｂの血圧値と時刻に関連する量が該当する。具体的にはサージの特徴量は、血圧変動量、上昇時間、下降時間がある。血圧変動量は、上昇時間において血圧が変動した量であり、呼吸器にかかった負荷の程度を表すと言われている。血圧変動量が大きいほど負荷が大きい。なお、上昇時間及び下降時間は、第１の実施形態で説明した通りである。

可視化条件受付部１１０１は、サージの特徴量のうちのどの特徴量を変数として、どんな内容を可視化する（例えば、表示画面に表示する）かを示す可視化条件を受け付ける。可視化する態様は、例えば、サージインデックス（ＳＩとも称す）を変数として１次元プロット、上昇時間と下降時間とを変数とした２次元プロット等がある。ここでサージインデックスとは１時間当たりのサージの発生回数である。表示する内容としては例えば、ある一人のユーザの一つの機会での結果を集約したものがある。一つの機会は１機会と称し、被験者の連続血圧測定開始から測定終了までの１回のことを示す。ここでは、１機会とは一晩を想定する。本実施形態では、サージ検出部１１１０が以下の４つの内容のうちのいずれかを受け付けるとして、（第１例）１人１機会の結果を集約したプロット、（第２例）１人複数機会の結果を集約したプロット、（第３例）１人１機会の全結果プロット、及び（第４例）各被験者の１機会の結果を集約し全員分プロットを例として挙げる。

サージ検出結果ＤＢ１１０２は、１０１及びサージ検出部１１１０で検出した特徴点及び特徴量のデータを記録する。本実施形態では、記録を取る対象は、個人の１機会、個人の複数機会、被験者全員の１機会がある。特徴点及び特徴量は、第１の実施形態で説明したものと同様である。サージ検出結果ＤＢ１１０２が記憶するデータの一例は後に図１２を参照して説明する。

検出結果データ取得部１１０３は、可視化条件受付部１１０１からの可視化条件に基づいてサージ検出結果ＤＢ１１０２から検出結果データを取得する。

サージ統計量算出部１１０４は、検出結果データ取得部１１０３が取得した検出結果データのサージの統計量を算出する。サージの統計量は、例えば、サージインデックス、上昇時間平均、下降時間平均、血圧変動量平均、及びそれらの標準偏差（ＳＤとも称す）がある。

投薬記録ＤＢ１１０５は、被験者ごとにいつどんな薬を投薬したかのデータを記録する。投薬記録ＤＢ１１０５には例えば、投薬開始日や薬についての情報が記録されている。投薬記録ＤＢ１１０５が記憶するデータの一例は後に図１５を参照して説明する。

投薬前後判定部１１０６は、サージ統計量算出部１１０４からのサージ統計量（すなわち、検出されたサージ）が投薬前のものか投薬後のものかを投薬記録ＤＢ１１０５を参照して判定する。ここで投薬前とは投薬を開始する以前のことであり投薬はしていない状態であり、投薬後とは投薬を開始した後のことであり投薬し続けている状態である。

サージ統計量ＤＢ１１０７は、被験者ごとにサージ統計量算出部１１０４で算出されたサージ統計量を記録する。サージ統計量ＤＢ１１０７が記憶するデータの一例は図１３を参照して説明する。

危険閾値ＤＢ１１０８は、サージ統計量に対応する、危険性と関連付けられている閾値を予め記憶している。また、検出結果データ取得部１１０３が複数機会を取得している場合には、危険閾値ＤＢ１１０８は、ある被験者のサージ統計量の平均からの偏差を基準に閾値を設定して記憶していてもよい。例えば、平均値から１標準偏差を閾値として、平均値から１標準偏差以上離れると危険と判定する。危険閾値ＤＢ１１０８が記憶するデータの一例は後に図１４を参照して説明する。閾値とサージ統計量との比較は例えば、可視化部１１０９が行ってもよい。

可視化部１１０９は、サージ特徴量を１軸以上に変数として１次元以上のプロットとして可視化する。被験者ごと、薬剤ごと、投薬前後で色を変えて識別可能なように表示する。

次に、サージ検出結果ＤＢ１１０２、サージ統計量ＤＢ１１０７、危険閾値ＤＢ１１０８、及び投薬記録ＤＢ１１０５に格納されるデータの一例について図１２、図１３、図１４、及び図１５を参照して説明する。
サージ検出結果ＤＢ１１０２に記憶されるサージ検出結果データは、図１２のように例えば、被験者ＩＤ、サージ開始時刻、サージピーク時刻、サージ終了時刻、変動量、上昇時間である。
サージ統計量ＤＢ１１０７に記憶されるサージ統計量データは、図１３のように例えば、被験者ＩＤ、測定日、ＳＩ、変動量平均、変動量標準偏差、上昇時間平均、上昇時間標準偏差がある。サージ統計量データは、（第１例）である１人１機会と、（第２例）である１人１機会全データとでは１行になる。（第２例）である１人複数機会の場合では測定した機会分の行数になる。（第４例）である複数人１機会は被験者数分の行数になる。

危険閾値ＤＢ１１０８に記憶される危険閾値データは、図１４のように例えば、変動量、上昇時間、下降時間がある。以下に示す例では１種類のみの閾値を想定しているが、複数の危険度レベルの閾値があってもよい。
投薬記録ＤＢ１１０５に記憶される投薬記録データは、図１５に示すように例えば、投薬日、薬剤、１機会服用量、投薬期間がある。以下に示す例では１種類のみを想定しているが複数の薬剤情報を保存してもよい。

（第１例）
次に第１例について図１６、図１７、及び図１８を参照して説明する。第１例は、１人１機会の結果を集約してプロットする場合である。
可視化条件受付部１１０１が、１人１機会を受け付け、ある被験者について一晩のサージ検出について可視化する旨を検出結果データ取得部１１０３に渡す（ステップＳ１６０１）。検出結果データ取得部１１０３が１人１機会に従ったデータを、サージ検出結果ＤＢ１１０２から取得する（ステップＳ１６０２）。

サージ統計量算出部１１０４が、サージ検出結果データからサージ統計量を算出する（ステップＳ１６０３）。サージ統計量算出部１１０４が例えば、図１７、図１８に示すサージインデックス、下降時間、及び上昇時間に関する統計量を算出してサージ統計量ＤＢ１１０７に記録する。１人１機会では一晩のみのデータなので、投薬前後判定部１１０６は判定しない。

可視化部１１０９が、サージ統計量ＤＢ１１０７から取得したサージ統計量と、危険閾値ＤＢ１１０８から取得した危険閾値とを可視化する（ステップＳ１６０４）。可視化部１１０９は、例えば、図１７及び図１８のようにプロットする。ここでは１次元と２次元のプロットを示したが、合せて３次元のプロットでもよい。他に血圧変動量も含めて多次元でプロットしてもよい。

（第２例）
次に第２例について図１９、及び図２０を参照して説明する。第２例は、１人複数機会の結果を集約してプロットする場合である。
可視化条件受付部１１０１が１人複数機会を受け付け、ある被験者について複数の夜間のサージ検出について可視化する旨を検出結果データ取得部１１０３に渡す（ステップＳ１９０１）。検出結果データ取得部１１０３が１人複数機会に従ったデータをサージ検出結果ＤＢ１１０２から取得する（ステップＳ１９０２）。

サージ統計量算出部１１０４がサージ検出結果データからサージ統計量を算出する（ステップＳ１９０３）。投薬前後判定部１１０６が、サージ統計量算出部１１０４が算出したサージ統計量が投薬する前または投薬した後であるかを投薬記録ＤＢ１１０５を参照して判定して、判定結果を含めたサージ統計量をサージ統計量ＤＢ１１０７に記録する（ステップＳ１９０４）。

可視化部１１０９が、サージ統計量ＤＢ１１０７から取得したサージ統計量と、投薬前後を判定した結果と、危険閾値ＤＢ１１０８から危険閾値とを取得して可視化する（ステップＳ１９０５）。可視化部１１０９が可視化した一例が図２０に示してある。図２０によれば、投薬前と投薬後を比較することができ、投薬後が下降時間が投薬前よりも小さくなっていることが分かる。下降時間が小さいほど血圧調整力が優れている可能性が高いので、薬による効果があった可能性が高いと解釈できる。
このように、１機会複数機会の結果によれば、治療を開始してからの推移や投薬の効果が分かる。

（第３例）
次に第３例について図２１及び図２２を参照して説明する。第３例は、１人１機会での全ての結果を集約してプロットする場合である。全ての結果とは統計量だけではなく、サージごとの特徴量も含める結果である。
可視化条件受付部１１０１が、１人１機会の全結果の指示を受け付け、ある被験者について一晩のサージ検出について統計量だけではなく各サージの特徴量も可視化する旨を検出結果データ取得部１１０３に渡す（ステップＳ２１０１）。検出結果データ取得部１１０３が、１人１機会の指示に従ったデータをサージ検出結果ＤＢ１１０２から取得する（ステップＳ２１０２）。

サージ統計量算出部１１０４が、取得したサージ検出結果データからサージ統計量を算出し、算出したサージ統計量をサージ統計量ＤＢ１１０７に記録する（ステップＳ２１０３）。可視化部１１０９が、サージ統計量ＤＢ１１０７から取得したサージ統計量と、危険閾値ＤＢ１１０８から取得した危険閾値と、サージ検出結果ＤＢ１１０２から取得したサージごとの特徴量とを取得し可視化する（ステップＳ２１０４）。可視化部１１０９は、例えば、図２２のようにプロットし、各サージの特徴量（ここでは上昇時間及び下降時間）と、サージ統計量である代表値（例えば、平均、中央値）を表示させる。なお、第１例と同様に１人１機会では一晩のみのデータなので、投薬前後判定部１１０６は判定しない。

この第３例によれば、一晩における全サージをプロットしているので、統計量だけでなくサージそれ自体の分布も確認することができる。この結果、サージの特徴量の変動が正規分布に従わないかどうかを把握することができる。

（第４例）
次に第４例について図２３及び図２４を参照して説明する。第４例は、被験者ごとの１機会の結果を集約し全員分をプロットする場合である。被験者ごとに危険度が推定でき、他者との比較が容易になる。被験者全体の傾向を確認することができる。

可視化条件受付部１１０１が、１人１機会の結果を全員分の指示を受け付け、被験者全員について一晩のサージ検出について統計量を可視化する旨を検出結果データ取得部１１０３に渡す（ステップＳ２３０１）。検出結果データ取得部１１０３が、１人１機会の結果を全員分の指示に従ったデータを、サージ検出結果ＤＢ１１０２から取得する（ステップＳ２３０２）。さらに検出結果データ取得部１１０３がユーザごとにデータを分類して、ユーザごとのサージ検出結果をサージ統計量算出部１１０４に渡す（ステップＳ２３０３）。サージ統計量算出部１１０４が、サージ検出結果を受け取りユーザごとにサージ統計量を算出する（ステップＳ２３０４）。サージ検出結果ＤＢ１１０２では、被験者が複数の場合は異なる被験者ＩＤが複数記録されることになる。

可視化部１１０９が、ユーザごとのサージ統計量と、危険閾値ＤＢ１１０８からの閾値とに基づいて、危険度が高い被験者を判定する、例えば、最も危険度が高い（最も危険そうな）被験者を特定する（ステップＳ２３０５）。さらに可視化部１１０９が、図２４のように各被験者と、最も危険度が高い被験者とを可視化する（ステップＳ２３０６）。可視化部１１０９は、サージを前記危険度に応じて可視化し、閾値に対応する危険水準を設定してサージが危険かどうか区別する。

以上の第２の実施形態の血圧測定装置によれば、第１の実施形態の効果に加え、サージの統計量を取得し、投薬状況のデータも考慮することで、治療を開始してからの推移、投薬が患者への有効性を判定することができる。複数の患者のデータをプロットするので、患者ごとの危険度を可視化することができる。従って、患者全体の傾向を把握することができる。

（第３の実施形態）
本実施形態に係る血圧測定装置２５００は、第２の実施形態に係る血圧測定装置１１００に、ＳＩ（サージインデックス：Surge Index）算出部２５０１、ＡＨＩ（無呼吸低呼吸指数：Apnea Hypopnea Index）算出部２５０２、及びＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３を追加したものである。これら３つの追加の装置の他は動作も含めて第２の実施形態と同様である。つまり、ＳＩや推定したＡＨＩを特徴量として用いて可視化してもよいということである。なお、ＡＨＩはＳＡＳの症状と密接に関連し、ＡＨＩが大きいほどＳＡＳは重症といえる。

血圧測定装置２５００について図２５及び図２６を参照して説明する。図２５は、血圧測定装置２５００のブロック図である。図２６は、ユーザごとに、ＡＨＩとＳＩとを計測し、図示したものである。ＡＨＩは、本実施形態の装置とは異なる例えば、ＰＳＧ（Polysomnography；睡眠ポリグラフ検査）で測定する。

ＳＩ算出部２５０１は、サージ検出結果ＤＢ１１０２のデータから１時間当たりの血圧サージ発生頻度（例えば、１時間当たりの血圧サージ発生回数）であるサージインデックスをユーザごとに求める。

ＡＨＩ算出部２５０２は、ＳＩ算出部２５０１からのサージインデックスと、ＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３に格納されている相関データとに基づいて、ＡＨＩを求める。ＡＨＩは、無呼吸低呼吸指数であり、睡眠１時間当たりの無呼吸と低呼吸との合計回数である。なお、低呼吸とは、動脈血管酸素飽和度（ＳｐＯ２）が３−４％以上低下した状態、もしくは覚醒を伴う状態を示す。

ＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３は、ＡＨＩとＳＩとの相関を示すデータを格納している。予め図２６に示すようなユーザごとにＡＨＩとＳＩとのデータをプロットし、そこから導かれた相関関係を示すデータがＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３に格納されている。

図２６に示したようなデータを収集し、このデータに基づいてＡＨＩとＳＩとの相関を算定する。図２６に示した例では、相関係数が０．５９となり中程度の相関があるとの結果になる。従ってＡＨＩとＳＩの相関があるので、図２６に示したデータに基づいて、ＳＩだけを使って重症度指標として層別観点に加えてもよいし、ＡＨＩを推定してもよい。

次に、図２５の血圧測定装置２５００の動作について図２７を参照して説明する。
図２３のステップＳ２３０３から分岐して、ステップＳ２７０１及びステップＳ２７０２を経由して、図２３ステップＳ２３０５で第２の実施形態の（第４例）の動作に合流する。

ステップＳ２７０１では、ステップＳ２３０３で検出し記憶された血圧サージ検出結果のデータを参照して、ＳＩ算出部２５０１がサージインデックスを算出する。次のステップＳ２７０２では、ＡＨＩとサージインデックスとの相関情報を格納しているＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３を参照し、ステップＳ２７０１で求めたサージインデックスからＡＨＩを算出する。

以上の第３の実施形態によれば、これによって、発生頻度とＡＨＩに相関があることがわかっていることを使用すると、血圧サージを計測するだけでＡＨＩを判定することができるので、ＳＡＳの重症度が容易に分かる可能性がある。

次に、血圧測定装置１００、１１００のハードウェア構成の一例について図２８を参照して説明する。
血圧測定装置１００、１１００は、ＣＰＵ２８０１、ＲＯＭ２８０２、ＲＡＭ２８０３、入力装置２８０４、出力装置２８０５、及び血圧測定部１０１を備え、これらがバスシステム２８０６を介して互いに接続されている。血圧測定装置１００、１１００の上述した機能は、ＣＰＵ２８０１がコンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＲＯＭ２８０２）に記憶されたプログラムを読み出し実行することにより実現されることができる。ＲＡＭ２８０３は、ＣＰＵ２８０１によってワークメモリとして使用される。この他に補助記憶装置（図示せず）は例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＤＤ）を備え、記憶部１０５、サージ検出結果ＤＢ１１０２、投薬記録ＤＢ１１０５、サージ統計量ＤＢ１１０７、危険閾値ＤＢ１１０８、及びＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ２５０３として使用され、さらにプログラムを記憶してもよい。

入力装置２８０４は、例えば、キーボード、マウス、及びマイクロフォンを含み、ユーザからの操作を受け付ける。入力装置２８０４には例えば、血圧測定部１０１に測定を開始させるための操作ボタン、校正を行うための操作ボタン、通信を開始または停止するための操作ボタンがある。出力装置２８０５は、例えば、液晶表示装置などの表示装置及びスピーカを含む。血圧測定部１０１は、例えば通信装置で他のコンピュータとの間で信号の送受信を行い、例えば血圧測定装置から測定データを受信する。通信装置は、近距離で互いにデータをやり取りできる通信方式を利用することが多く、例えば、近距離無線通信方式を使用し、具体的にはブルートゥース（登録商標）、トランスファイージェット（登録商標）、ジグビー（登録商標）、アイアールディーエイ（登録商標）などの通信方式がある。

また、上述の実施形態では、血圧測定部１０１は例えば、被測定部位（例えば、左手首）を通る橈骨動脈の圧脈波を検出する（トノメトリ方式）。しかしながら、これに限られるものではない。血圧測定部１０１は、被測定部位（例えば、左手首）を通る橈骨動脈の脈波をインピーダンスの変化として検出してもよい（インピーダンス方式）。血圧測定部１０１は、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈へ向けて光を照射する発光素子と、その光の反射光（または透過光）を受光する受光素子とを備えて、動脈の脈波を容積の変化として検出してもよい（光電方式）。また、血圧測定部１０１は、被測定部位に当接された圧電センサを備えて、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈の圧力による歪みを電気抵抗の変化として検出してもよい（圧電方式）。さらに、血圧測定部１０１は、被測定部位のうち対応する部分を通る動脈へ向けて電波（送信波）を送る送信素子と、その電波の反射波を受信する受信素子とを備えて、動脈の脈波による動脈とセンサとの間の距離の変化を送信波と反射波との間の位相のずれとして検出してもよい（電波照射方式）。なお、血圧を算出することができる物理量を観測することができれば、これらの以外の方式を適用してもよい。

また、上述したサージ区間検出部１０２、サージ特徴量抽出部１０３、特徴量分類部１０４、可視化条件受付部１１０１、検出結果データ取得部１１０３、サージ統計量算出部１１０４、投薬前後判定部１１０６、可視化部１１０９が行う動作を実行するためのプログラムが上記のＲＯＭ２８０２または補助記憶装置に記憶され、ＣＰＵ２８０１がそのプログラムを実行してもよい。これとは異なり血圧測定装置１００とは別のサーバ等にプログラムが記憶されて、サーバ等のＣＰＵがプログラムを実行してもよい。この場合は、血圧測定部１０１が測定した圧脈波の時系列データ（もしくは血圧値の時系列データ）をサーバに送信してサーバで処理を行い、信頼度を求めることができる。この場合にはサーバで処理を行うため、処理速度が上がる可能性がある。さらにサージ区間検出部１０２、サージ特徴量抽出部１０３、及び特徴量分類部１０４の装置部分が血圧測定装置１００から除去されるので、血圧測定装置１００の大きさ及び質量が小さくなりセンサを正確に測定できる位置に容易に配置することができる。この結果、ユーザへの負担が下がり、簡易に正確な血圧測定を行うことができるようになる。

本発明の装置は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
また、以上の各装置及びそれらの装置部分は、それぞれハードウェア構成、またはハードウェア資源とソフトウェアとの組み合せ構成のいずれでも実施可能となっている。組み合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワークまたはコンピュータ読み取り可能な記録媒体からコンピュータにインストールされ、当該コンピュータのプロセッサに実行されることにより、各装置の機能を当該コンピュータに実現させるためのプログラムが用いられる。

なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
ハードウェアプロセッサとメモリとを備える血圧測定装置であって、
前記ハードウェアプロセッサは、
心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得、
前記時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出し、
前記サージごとに１以上の特徴量を抽出し、
前記特徴量に基づいてサージを分類するように構成され、
前記メモリは、
分類されたサージを記憶する記憶部と、を備える血圧測定装置。

（付記２）
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、前記時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出し、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、前記サージごとに１以上の特徴量を抽出し、
少なくとも１つのハードウェアプロセッサを用いて、前記特徴量に基づいてサージを分類することを備える血圧測定方法。

１００、１１００…血圧測定装置
１０１…血圧測定部
１０２…サージ区間検出部
１０３…サージ特徴量抽出部
１０４…特徴量分類部
１０５…記憶部
１０６…表示部
２０１…センサ部
２０２…押圧部
２０３…制御部
２０４…記憶部
２０５…操作部
２０６…出力部
７００…波形
１１０１…可視化条件受付部
１１０２…サージ検出結果データベース
１１０３…検出結果データ取得部
１１０４…サージ統計量算出部
１１０５…投薬記録ＤＢ
１１０６…投薬前後判定部
１１０７…サージ統計量ＤＢ
１１０８…危険閾値ＤＢ
１１０９…可視化部
１１１０…サージ検出部
２５００…血圧測定装置
２５０１…ＳＩ算出部
２５０２…ＡＨＩ算出部
２５０３…ＡＨＩ−ＳＩ相関ＤＢ
２８０１…ＣＰＵ
２８０２…ＲＯＭ
２８０３…ＲＡＭ
２８０４…入力装置
２８０５…出力装置
２８０６…バスシステム

Claims (15)

1. 心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得る血圧測定部と、
   前記時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出する検出部と、
   前記サージごとに１以上の特徴量を抽出する抽出部と、
   前記特徴量に基づいてサージを分類する分類部と、
   を備える血圧測定装置。
2. 前記分類部は、前記特徴量の数以下で１以上を次元数とし、次元に対応する特徴量を軸とする前記次元数の空間に前記サージをマッピングする請求項１に記載の血圧測定装置。
3. 前記抽出部は、前記サージが開始してから前記サージがピークになるまでの上昇時間と、前記サージがピークになってから前記サージが終了するまでの下降時間と、前記上昇時間において血圧が変動した量と、を前記特徴量として抽出する請求項１に記載の血圧測定装置。
4. 前記検出部は、前記時系列データのうちの収縮期血圧、拡張期血圧、平均血圧、及び脈圧の内の少なくとも１つの極大値をピーク点とし、前記ピーク点の直前の極小値を開始点とし、前記ピーク点の直後の極小値になる以前の点であり前記直後の極小値との差がある値以下になった点を終了点とする場合に、前記ピーク点での血圧値と前記開始点での血圧値の差が閾値より大きく、かつ、前記ピーク点と前回開始点との時間差がある第１期間より大きく、かつ、前記ピーク点と前記終了点との時間差がある第２期間よりも大きい場合に、前記開始点から前記ピーク点を挟み前記終了点までの区間がサージ区間であると検出する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
5. 前記分類部が分類したサージを、特徴量を軸にして可視化する可視化部をさらに備える請求項１乃至４のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
6. 前記特徴量の統計量を算出する算出部をさらに備える請求項１乃至４のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
7. 前記分類部が分類したサージを、前記特徴量の統計量を軸にして可視化する可視化部をさらに備える請求項６に記載の血圧測定装置。
8. 前記統計量に対応して予め設定された危険性と関連付けられている、統計量とを比較される閾値に基づいて生体の危険度を判定する判定部をさらに備える請求項６に記載の血圧測定装置。
9. 前記サージを前記危険度に応じて可視化する可視化部をさらに備え、前記閾値に対応する危険水準を設定してサージが危険かどうか区別する請求項８に記載の血圧測定装置。
10. 投薬記録に基づいて、検出された前記サージが、投薬されている期間のものかを判定する判定部をさらに備える請求項１乃至７のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
11. 投薬されている期間かどうかで分けて前記サージを可視化する可視化部をさらに備える請求項１０に記載の血圧測定装置。
12. 前記血圧測定部は、複数のユーザ分の時系列データを得て、
    前記可視化部は、ユーザごとに前記サージを可視化する請求項５、７、９、１１のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
13. 前記サージの発生頻度を算出する頻度算出部と、
    サージの発生頻度と無呼吸低呼吸指数との予め取得した関係から、前記発生頻度に基づいて無呼吸低呼吸指数を算出する指数算出部と、をさらに備える請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の血圧測定装置。
14. 心拍に連動して変化する血圧値の時系列データを得、
    前記時系列データから１つのサージを含むサージ区間を１以上検出し、
    前記サージごとに１以上の特徴量を抽出し、
    前記特徴量に基づいてサージを分類する血圧測定方法。
15. コンピュータを、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の血圧測定装置として機能させるためのプログラム。